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| 090 | ▼a 006.3 ▼b 2021z12 | |
| 245 | 0 0 | ▼a 인공지능 원론 : ▼b 설명가능성을 중심으로 = ▼x Artificial intelligence : explain ability / ▼d 고학수 [외] |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 박영사, ▼c 2021 | |
| 300 | ▼a ix, 235 p. : ▼b 삽화(일부천연색), 도표 ; ▼c 23 cm | |
| 500 | ▼a 공저자: 김용대, 윤성로, 김정훈, 이선구, 박도현, 김시원 | |
| 536 | ▼a 이 책은 2018년도 서울대학교 융·복합 연구과제 지원사업의 지원을 받아 수행된 연구결과임 | |
| 700 | 1 | ▼a 고학수, ▼g 高鶴洙, ▼d 1967-, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)117872 |
| 700 | 1 | ▼a 김용대, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 윤성로, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 김정훈, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 이선구, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)41009 |
| 700 | 1 | ▼a 박도현, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 김시원, ▼e 저 |
| 945 | ▼a KLPA |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 006.3 2021z12 | 등록번호 111851877 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
저자소개
고학수(지은이)
사회 변화의 한가운데서 미래를 위한 법을 연구하는 법학자 서울대학교 법학전문대학원 교수로 재직 중이다. 서울대학교 경제학과에서 학사와 석사 학위를 취득했고, 미국 컬럼비아 대학교 로스쿨(JD)과 경제학과(PhD)에서 공부하여 각각 학위를 받았다. 공부를 마친 후 미국과 국내의 로펌에서 근무했다. 연세대학교 법과대학에 재직하였고, 컬럼비아대학교, 싱가포르국립대학교, 함부르크대학교에서 강의했다. 법경제학, 개인정보보호, 빅데이터, 인공지능, IT 정책 등 의 영역에 관해 연구하고 강의한다. 새로운 기술이 사회와 경제에 미치는 영향은 무엇인지, 그래서 제도(institution)는 이에 어떻게 대응하고 변모해야 하는가에 관해 탐구한다. 현재 아시아법경제학회 회장, 한국인공지능법학회 회장, 서울대 인공지능정책 이니셔티브 공동디렉터, 서울대 AI연구원 부원장 등 다양한 역할을 맡고 있다. 다수의 논문 외에 저서(공저 포함)로는 『인공지능 원론: 설명가능성을 중심으로』, 『인공지능 윤리와 거버넌스』, 『데이터 오너십』, 『법경제학』, 『개인정보 비식별화 방법론』, 『데이터 이코노미』, 『개인정보보호의 법과 정책』, 『핀테크 시대』등이 있다.
윤성로(지은이)
서울대학교 전기정보공학부 교수로서, 데이터기반 인공지능을 연구하고 있으며 기계학습, 딥러닝 및 응용에 대한 강의를 담당하고 있다. 서울대학교에서 학사 학위를 취득한 후 미국 스탠포드대학교에서 비지도기계학습과 지능시스템을 연구하여 공학석사 및 박사학위를 받았다. 스탠포드대학교 박사 후 연구원 및 미국 인텔 선임연구원, 고려대학교 전기전자공학부 교수를 역임하였다. 2020년부터 2년간 대통령 직속 4차산업혁명위원회 위원장을 맡아 인공지능 및 데이터 관련 범부처 국가정책을 조율하였다.
김용대(지은이)
서울대학교 통계학과 및 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 교수이다. 미국 오하이오주립대학교에서 통계학으로 박사학위를 받고, 미국보건연구소 연구원(1997~1999)을 지냈다. 한국외국어대학교(1999~2001), 이화여자대학교(2001~2004) 교수를 역임했으며, 2004년부터 서울대학교에 재직 중이다. 학생들을 가르치며 생존분석, 베이지안 방법론, 데이터마이닝, 기계학습, 딥러닝 등을 연구하고 있다. 2002년 IEEE 데이터마이닝 학술대회 최우수상, 2003년 연구재단 우수연구 30선, 2007년 서울대학교 연구력 향상 공로상, 2007년 품질경영학회 우수논문상, 2014년 한국데이터정보과학회 공로상, 2017년 ICCM 학술대회 최고논문상, 2018년 한국통계학회 한국갤럽학술상 등을 수상했다. 2019년 국제이론통계학회의 펠로(Fellow)로 선정되었으며 2020년부터 한국데이터마이닝학회장을 맡고 있다.
이선구(지은이)
서울대학교 보건대학원에서 보건학 석사, 미국 스탠퍼드대학교(Stanford University)에서 법학 석사(JSM)를 취득한 후 미국 조지타운대학교(Georgetown University)에서 고스틴 교수의 지도를 받아 법학 박사(SJD)를 취득했다. 세계보건기구(WHO) 본부의 사무관 및 컨설턴트로 일하면서 담배 규제와 감염병 예방 및 관리 등 다양한 영역에서 프로젝트를 기획하고 실행한 경험이 있다. 귀국한 후에는 대법원 재판연구관으로 비교법 연구를 담당한 데 이어 가천대학교 의과대학에서 교수로 임용되었고, 현재 연세대학교 언더우드 국제대학 교수로 재직 중이다. 건강 관련 정보를 비롯한 빅데이터 처리, 의학 분야에서의 인공지능 활용, 정신보건 정책의 개선 등 법제도, 보건, 과학기술이 교차하는 분야를 주요 연구 분야로 삼고 있고, 한국의 법제도에 관한 다수의 논문을 국제학술지에 게재한 바 있다.
김정훈(지은이)
서울대학교 의과대학 교수로 재직 중이다. 복부 영상의학 전문가로 복부 영역에서 이루어지는 초음파, CT(컴퓨터단층촬영), MRI(자기공명영상) 등 영상 검사의 판독과 환자 상황에 따라 정확한 검사가 진행될 수 있도록 검사 방법에 대한 자문을 하고 있다. 특히 복부 영역 중 간, 담도, 췌장 질환에 대한 연구에 관심을 가지고 다양한 연구를 진행하고 있다. 이전에는 주로 영상 소견 중 각 질환의 진단과 예후 판단에 도움을 주는 특징적인 소견을 발견하는 연구를 주로 진행하였으나, 최근에는 인공지능 기법을 이용해 다양한 질환의 진단과 예후 판단에 도움을 줄 수 있을지에 대한 연구를 진행 중이며 기존 영상 검사에 라디오믹스(radiomics)라는 새로운 기법을 적용하여 좀 더 정확한 진단과 예후 예측이 가능할지에 대해 연구 중이다.
박도현(지은이)
광주과학기술원(GIST) AI대학원 조교수. 서울대학교 경제학부를 졸업하고, 동대학교 법학전문대학원과 일반대학원 법학과 박사과정을 졸업했다. 지은 책으로는 《인공지능 원론》(공저) 《인공지능 시대의 개인정보 보호법》(공저) 등이 있다.
김시원(지은이)
서울대학교 전기정보공학부 연구원으로, 서울대학교 전기정보공학부에서 학사 학위를 취득했다. 해석가능한 투명한 인공지능 알고리즘을 고안하고 이를 자연어 처리, 이미지, 의료 및 바이오 데이터 등의 다양한 분야에 적용하는 연구를 진행 중이다. 주요 논문으로는 “Interpretation of NLP models through input marginalization” 등이 있다.
목차
01 인공지능, 왜 설명가능성인가? [고학수, 박도현] Ⅰ. 들어가며 3 Ⅱ. 인공지능의 개념정의 3 Ⅲ. 인공지능의 설명가능성 12 Ⅳ. DARPA의 설명가능 인공지능 프로젝트 18 Ⅴ. 설명가능성과 해석가능성 19 02 인공지능의 작동원리와 설명가능성에 대하여 [김용대, 윤성로] Ⅰ. 서론 25 Ⅱ. 인공지능 작동원리 28 Ⅲ. 기계학습 알고리즘 소개 45 Ⅳ. 인공지능 모형의 해석/설명가능성 66 03 인공지능의 작동원리와 설명가능성에 대하여 -고급 인공지능 학습 및 해석/설명 방법론- [김시원, 윤성로, 김용대] Ⅰ. 통계적 방법론의 학습 및 해석/설명가능성 83 Ⅱ. 딥러닝모형의 학습 및 해석/설명 101 [부 록] 독일 신용데이터(German credit data) 소개 135 04 인공지능의 투명성과 설명가능성에 대한 법철학적 고찰 [박도현] Ⅰ. 논의의 출발점 143 Ⅱ. 인공지능의 투명성 146 Ⅲ. 인공지능의 설명가능성 153 Ⅳ. 맺음말 159 05 법적 관점에서 바라본 설명가능성: GDPR의 정보제공의무를 중심으로 [이선구] Ⅰ. 서론 165 Ⅱ. GDPR의 정보제공의무 168 Ⅲ. 정보제공 이외의 제도적 방안 181 Ⅳ. 결론 187 06 의료 영역에서 인공지능의 활용과 설명가능한 인공지능의 필요성 [김정훈] Ⅰ. 의료 영상 영역에서의 인공지능 연구 현황 197 Ⅱ. 의료 영상 영역에서 인공지능의 임상적용 현황 200 Ⅲ. 의료 영역에서 개발된 AI 기술이 실제로 임상 진료에 적용될 시 고려할 점 203 Ⅳ. 의료 영역에서 설명가능한 인공지능의 필요성 207 07 설명가능성을 넘어: 신뢰할 수 있는 인공지능을 위한 과제 [고학수] Ⅰ. 들어가는 말: 인공지능 기술, 윤리, 법 215 Ⅱ. 인공지능 투명성(Transparency)과 설명가능성(Explainability) 218 Ⅲ. 설명가능성이 요구되는 이유 223 Ⅳ. 설명의 원칙 225 Ⅴ. 공정한 인공지능(Algorithmic Fairness) 229 Ⅵ. 결론 233
